ビッグデータ時代のマーケティング―ベイジアンモデリングの活用

佐藤 忠彦/樋口 知之【著】

講談社（2013/02発売）

• サイズ A5判／ページ数 209p／高さ 22cm
• 商品コード 9784061573024
• NDC分類 675
• Cコード C3034

出版社内容情報

大規模データを活用して消費者行動を知る。理論と実践や実例、他手法との連携などをバランスよく含んだ１冊。

ベイズ統計に基づくモデリングだからこそ、見えてくるものがある。いかにデータを集めるか？だった時代から、勝手に集まるデータをいかすには？に課題が変化しつつある今、時代に応じたマーケティングのための基本を紹介。

内容説明

大規模データ利用時代。データ駆動型のマーケティングが必要とされている。その基本的な考え方、必要な知識、応用事例、高度な活用へのヒントまで。

目次

第１章　マーケティングの今：ビッグデータと統計的モデリング
第２章　マーケティングにおける統計的モデリング：その基本的考え方
第３章　市場反応をモデリングする
第４章　山積み陳列の実施の有無をモデリングする
第５章　「来店する／しない」、「購買する／しない」を同時にモデリングする
第６章　階層ベイズモデルにより消費者来店生起行動のモデリングを再考する
第７章　状態空間モデルと状態推定（経験ベイズ法）
第８章　マルコフ連鎖モンテカルロ法（フルベイズ法）

著者等紹介

佐藤忠彦［サトウタダヒコ］
博士（学術）。１９９５年東京理科大学理工学部数学科卒業。２００４年総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻修了。現在、筑波大学ビジネスサイエンス系准教授

樋口知之［ヒグチトモユキ］
理学博士。１９８４年東京大学理学部地球物理学科卒業。１９８９年東京大学大学院理学系研究科地球物理学専攻博士課程修了。現在、統計数理研究所所長（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ico]

マーケティング3次元: 消費者、商品、時間(加えて空間？) 需要サイドの論理をもとに。 消費者を理解する=マーケティング活動を高度化しうる仮説的役割を担う情報を発見すること。消費者の真の行動メカニズムを明らかにすることではない。 集計データでは回帰と時系列が、非集計では離散選択と比例ハザードが使われる。 古い本なので仕方がないのだが、コードがあれば良かった。でも、それでも実務で参照するに値すると思う

2023/04/11

[ミッキー]

個別化とデータ入手の難しさ。ビッグデータ時代でもそれは変わらない。よってツールが必要。参考になります。

2019/08/09

[T2C_]

この手の書籍はふわふわしたものしか当たった事が無かったので圧倒的数式度合いに度肝を抜かれた。内容は全体的に面白味の塊になっていて、消費者行動のモデリングなどを行っていた中盤まではニコニコしながら読んでいたが、終盤の頃にはより幅広く状態空間モデルそのものを数式で叩き込まれるようになっていて全くついていけずに膝から崩れ落ちた事以外は純粋に感心の嵐であった。特にスーパーの購買行動、中でも消費者個人に着目した項は、変数の扱い方すら学んだ気がして本当に面白かった。次の研究内容にしようかと思うほどの。

2015/08/24

[Józef Klemens Piłsudski]

1章だけを読むと演繹と帰納がどうとか、かなり大雑把、というか雑な書き方なので素人向けの本かと思える。が、3-6章は小売店のPOSデータやそれに関連するデータが与えられたときにどのようなモデリングができるか、をかなり具体的にかつテクニカルに書いている。なお2章と7,8章は統計モデリング手法に関する解説。内容が具体的なのでネタづくりに良いが、こんなの難しすぎて売れないだろという気もする。状態空間モデル、カルマンフィルタ、MCMC、離散選択などを全て知っていれば割とすぐ実用できると思う。

2017/02/10

[bigmak]

タイトルはアレな感じだけど、中身はがっつり統計モデリングの話で数式が並ぶ。マーケット分析の実戦で使えそうなモデルが紹介されてて参考になります。市場反応分析の項だけでも読む価値あり。「データ解析のための統計モデリング」「Rで学ぶデータサイエンス マーケティング・モデル」などの類書と一緒に読むのが吉。

2013/12/19